Сучасні промислові підприємства прагнуть впроваджувати предиктивне обслуговування обладнання, щоб запобігати його раптовим поломкам за допомогою машинного навчання. Однак головним викликом на цьому шляху стає необхідність безпечно та безперервно передавати великі обсяги сирих даних із ізольованих технологічних мереж до аналітичних платформ.
Традиційні системи автоматизації не пристосовані до таких завдань, адже надмірне навантаження аналітичними запитами загрожує збоями в управлінні виробництвом. Додатково ситуацію ускладнюють застаріле обладнання, несумісність пропрієтарних протоколів та серйозні ризики кібератак на промисловий контур у разі створення прямих зовнішніх підключень.
Цю проблему долають завдяки стандартизації потоків даних через інтерфейс OPC UA та впровадженню гібридної архітектури обчислень. Крайові шлюзи безпосередньо на місцях фільтрують телеметрію, а у хмару передаються лише важливі метрики, що захищає мережу згідно зі стандартами безпеки. Інтеграцію прогнозів у бізнес-процеси забезпечують сучасні low-code платформи.
Оптимізація роботи промислового обладнання завдяки предиктивному аналізу має колосальне значення для збереження довкілля. Своєчасне виявлення дефектів дозволяє уникнути аварійних викидів, суттєво зменшує перевитрати енергії та сировини, а також подовжує життєвий цикл техніки, мінімізуючи накопичення промислових відходів.